就连医生也未必能区分AI给出的建议与自己的建议 美国正面临医生短缺危机。在权威期刊《新英格兰医学杂志》10月刊中，哈佛医学院教授Isaac Kohane提到，马萨诸塞州是美国人均医生数量最多的州，但该州多家大型医院已拒绝接收新患者。
一名洗碗工，或者蓝领工人，竟然比牛津、哈佛名校出身的高级白领更吃香！「AI教父」Hinton预言成真了。在汹涌的AI风暴下，美国就业市场呈现两极分化：一面是白领遇冷，另一面是蓝领升温。作为身处AI浪潮下「迷失的一代」，美国Z世代大学生中的许多人，已开始转行做蓝领。
真正的 AI 系统不是一个 Chat 窗口，而是一个智能的工作现场。 工具越多，效率反而越低？一项来自《哈佛商业评论》的调查显示，员工每天平均切换应用程序超过 1200 次，一年下来累计浪费的时间高达 5 个完整工作周，占全年总工作时间的 9%。
几百年前开普勒通过观测数据，总结出了行星运动的规律，例如行星沿椭圆轨道运行，这让他能精确预测行星未来的位置。这就像今天的基础模型，通过学习海量数据，可以很好地进行序列预测（比如接下一句话）。
AI医疗的造富神话，又一次上演。近日，AI医疗公司OpenEvidence获得了2.1亿美元的B轮融资，估值飙升至35亿美元（约合人民币251亿元）。
Listen Labs 由两位哈佛校友 Florian Juengermann 与 Alfred Wahlforss 在 2024 年底联合创立，并在 2025 年 4 月连获 Sequoia 领投的种子轮与 A 轮合计 2700 万美元融资，目标是打造一套能自动招募受访者、主持上千场多语访谈、即时归档并复用洞察的“AI 用户研究员”体系。
本期《Upstream》对话 Roy Lee——Cluely 的联合创始人，也是当下最“出圈”的 Z 世代创业者。他的故事堪称反传统：从接连被哈佛、哥大被开除，到靠一个 AI 面试“作弊工具”做出 2.5 亿次曝光的爆款原型。
What？LLM也要看出身！确实，不同的数据集训出的模型“个性”会有大不同，尤其在加之权衡方面。这就像我们经常与自己内心相互竞争的目标和价值观作斗争。
今天，著名的人工智能学者和认知科学家 Gary Marcus 转推了 MIT、芝加哥大学、哈佛大学合著的一篇爆炸性论文，称「对于 LLM 及其所谓能理解和推理的神话来说，情况变得更糟了 —— 而且是糟糕得多。」
AI导致全民失业，绝非天方夜谭。刚刚，哈佛商学院放出视频，采访了一位美国经济学家。他向全人类预警：AGI可能在短短2-5年内就将实现，AI失业潮将席卷全球，一不小心，全球经济就将发生大崩溃！
